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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46319

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Título: Segmentação de imagens de cenas naturais baseada no speed drawing challenge com aplicação em segmentação de mapas e plantas baixas
Autor(es): AZEVÊDO, Marcos José Canêjo Estevão de
Palavras-chave: Inteligência computacional; Segmentação
Data do documento: 30-Mar-2022
Editor: Universidade Federal de Pernambuco
Citação: AZEVÊDO, Marcos José Canêjo Estevão de. Segmentação de imagens de cenas naturais baseada no speed drawing challenge com aplicação em segmentação de mapas e plantas baixas. 2022. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.
Abstract: Este trabalho apresenta um método para segmentação de imagens inspirado no Speed Drawing Challenge. O Speed Drawing Challenge consiste em um desafio em que artistas devem representar um desenho em segundos sem perder as principais características que o tornam fiel ao desenho original. À medida que o tempo é reduzido, o artista se encaminha a produzir um desenho mais simples, se aproximando de um desenho contendo apenas os traços mais representativos, focando nos contornos. Para o problema de detecção de contorno, uma imagem de borda representa um desenho produzido sem uma grande limi- tação de tempo. Assim, o método proposto faz uso dos conceitos de superpixel, detecção de bordas e mapas de saliência para produção de uma imagem, simulando a variação de tempo do Speed Drawing Challenge: a modelagem do desafio em poucos segundos ex- pressa uma imagem com apenas os contorno mais relevantes detectados. Diferente das técnicas do estado-da-arte, o método proposto gera uma imagem de bordas já final, sem necessidade de posterior pós-processamento como binarização. Mais do que um algoritmo apenas, propomos uma metodologia que pode ser aplicada de formas diferentes, mas se- guindo a mesma ideia, em outros domínios, como na segmentação de mapas e plantas baixas. Os resultados para imagens de cenas naturais são apresentados para o banco de dados BSDS500 e avaliados de forma qualitativa e quantitativa para as métricas ODS, OIS e AP.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/46319
Aparece nas coleções:Teses de Doutorado - Ciência da Computação

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